Python Deep Learning

This book is for Data Science practitioners as well as aspirants who have a basic foundational understanding of Machine Learning concepts and some programming experience with Python. A mathematical background with a conceptual understanding of calculus and statistics is also desired.

这是一本面向有一定机器学习和Python编程基础的专业人士和爱好者的书籍。本书以Python为编程语言，深入探讨了深度学习和神经网络的基本概念和原理，包括卷积层、循环神经网络（RNNs）、长短期记忆网络（LSTMs）等，并通过丰富的案例和实践，展示了这些技术在各种领域的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、游戏AI等。 书中详细阐述了神经网络与深度学习的概念，解释了深度学习是一种神经网络，其特点在于至少有两个或更多的隐藏层，这使得深度学习能够模拟出更为复杂的连续函数。在应用方面，深度学习在多个领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理以及推荐系统等。 书中还深入讲解了卷积层的基本概念和原理，包括卷积层在神经网络中的应用、工作原理以及应用。通过卷积操作，卷积层可以突出图像中的特定特征，并在图像分类、增强和生成等任务中发挥重要作用。 在语言模型的应用中，书中讲解了RNNs在语言模型中的应用，得益于其处理任意长度输入序列的能力。在语言建模任务中，RNNs可以捕捉到文本序列中的上下文信息，从而更好地理解语言的语法和语义。 书中还介绍了LSTM模型在长时记忆学习中的应用，